Агентный ИИ - Улучшение взаимодействия с клиентами в финансовых услугах

Откройте для себя лучшие новости и события в сфере финтеха!

Подпишитесь на новостную рассылку FinTech Weekly

Читается руководителями JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и другими

«Ожидается, что доходы в финтех-индустрии будут расти почти в три раза быстрее, чем в традиционном банковском секторе в период с 2022 по 2028 год» – McKinsey, 24 октября 2023 г.
«Глобальный рынок финтеха, по прогнозам, составит 394,88 миллиарда долларов в 2025 году и достигнет 1 126,64 миллиарда долларов к 2032 году» – Fortune Business Insights, 9 июня 2025 г.

Вовлеченность клиентов — один из ключевых факторов различия между традиционными банками и финансовыми учреждениями и финтехом. Начиная с бесшовного онбординга клиентов и валидации, заканчивая выполнением транзакций, последующим обслуживанием и рассмотрением жалоб, финтех превосходит традиционные финансовые институты. Со временем финтех попытался сократить разрыв и преуспеть в вовлеченности клиентов. Исследования показывают, что это единственный наиболее важный фактор, ведущий к улучшению финансовых результатов.

Несмотря на развитие цифровых технологий и усилия банков, обслуживание клиентов по-прежнему остается одной из основных областей для улучшения. «Персонализация» и «Скорость обслуживания клиентов» по-прежнему получают низкие оценки в опросах удовлетворенности1, что дает банкам и финансовым организациям широкие возможности для повышения качества. Разрыв еще больше увеличивается для клиентов управления капиталом, где потребность в персонализации и специализированных знаниях имеет наибольшее значение, формируя доверие и лояльность. Именно здесь AI-агенты, наделенные специальными предметными знаниями, могут обеспечить увлекательное и интеллектуальное взаимодействие с клиентами. Обслуживание клиентов находится на передовой бизнес-взаимодействия, определяя не только уровень удовлетворенности, но и долгосрочную лояльность и пожизненную ценность бизнеса.

Сеть агентного ИИ с несколькими специализированными агентами может одновременно выполнять такие задачи, как извлечение истории взаимодействия с клиентами, анализ тональности, анализ жизненных событий, анализ конкурентной среды по продуктам и комиссиям, анализ рыночных трендов и т.д., и предоставлять клиентам информативные рекомендации. Используя NLP и голосовые технологии, взаимодействие можно сделать интуитивно понятным, соответствующим предпочтительному стилю клиента, независимым от языка и доступным через все каналы. Преимущества GenAI реальны, и некоторые недавние внедрения банков показывают положительные результаты. Улучшение клиентского опыта — один из главных бенефициаров.

Взаимодействие ИИ и человека — один из наиболее взаимовыгодных результатов последних технологических разработок. Системы искусственного интеллекта демонстрируют исключительное мастерство в обработке огромных объемов данных, выявляя тренды и закономерности с точностью и скоростью.

Генеративный ИИ развивает эту способность, создавая рекомендации для агентов-людей, которые улучшают качество обслуживания и вовлеченность клиентов. Персональные финансовые консультанты, когда-то бывшие привилегией клиентов с очень высоким состоянием, теперь могут быть демократизированы с помощью AI-агентов и стать доступными для более широкой клиентской базы.

Банки, имея доступ к широкому спектру личной информации клиентов и истории транзакций, могут предоставлять консьерж-услуги, от налогового планирования до инвестиционных консультаций, даже выступая в роли личного ассистента. Благодаря постепенному внедрению AI-агентов для выполнения сложных и личных задач банки и финансовые организации могут обеспечить превосходный клиентский опыт, что приведет к повышению лояльности и пожизненной ценности.

Агентный ИИ и ажиотаж вокруг него

Технологический тренд 2025 года от Gartner поставил агентный ИИ на первое место в 2025 году. Опрос MIT SMR 2025 AI & Data Leadership Executive Benchmark Survey также предсказал аналогичный результат.

Что такое агентный ИИ? «Это относится к системам и моделям ИИ, которые могут действовать автономно для достижения целей без необходимости постоянного руководства со стороны человека, — говорит HBR. — Он понимает цели и задачи пользователя и контекст проблемы, которую они пытаются решить». Это самообучающаяся система, которая использует сложные способности рассуждения и творчества моделей GenAI для решения многошаговых сложных проблем. Агентная сеть — это команда из нескольких агентов, которые могут выполнять задачи одновременно, согласуясь с единой целью.

«Системы агентного ИИ обещают трансформировать многие аспекты взаимодействия человека и машины благодаря своим сверхмощным возможностям рассуждения и выполнения. Они могут самостоятельно планировать и принимать решения, предлагая большую производительность, инновации и понимание для человеческой рабочей силы» – HBR, декабрь 2024 г.

Пример представления системы обслуживания клиентов на основе агентного ИИ

Все эти агенты выполняют свои задачи одновременно и сообщают агенту-менеджеру, который, в свою очередь, отвечает на запросы клиентов. Подобранные предметные знания и обучение делают этих агентов экспертами в своей области. Обширная библиотека организации по исследованиям и данным управления капиталом — это ресурсы, которые можно использовать для обучения AI-агентов.

Некоторые из ключевых случаев использования в обслуживании клиентов:

• Виртуальный финансовый консультант
• Профилирование клиентов
• Мониторинг мошенничества в реальном времени
• Выполнение рутинных задач
• Отчетность

Профилирование клиентов, которое является первым шагом к знакомству с клиентом, — еще один ключевой случай использования, определяющий вовлеченность клиентов. Чем лучше банк знает своих клиентов, тем лучше он может обслуживать и строить долгосрочные отношения. Это трудоемкий процесс. Несмотря на прогресс в технологиях, он все еще отнимает много времени и имеет много возможностей для улучшения. За годы технологии OCR и различные уровни автоматизации на разных этапах значительно улучшили процесс сбора, обработки и использования информации о клиентах. Автономные AI-агенты дают много надежд и возможностей для дальнейшей трансформации процесса, делая его бесшовным и позволяя выполнять несколько параллельных действий.

AI-агенты, используя свою экосистему инструментов на основе ИИ, таких как биометрическая валидация, распознавание лиц, проверка документов через API и т.д., могут выполнять одновременные валидации параллельно со сбором данных.

Как показывают факты, текущий процесс уязвим для мошенников, которые могут обойти механизмы валидации, такие как тест на живость и т.д. AI-агенты способны сделать этот процесс надежным, анализируя контекстные сигналы, такие как угол наклона устройства или запуск любого неавторизованного ПО в фоновом режиме и т.д. Кроме того, способность AI-агентов обрабатывать неструктурированные данные в сочетании с анализом тональности может привести к надежному профилированию рисков клиента, создавая более точный образ. Этот более глубокий уровень проверки в сочетании с одновременными валидациями в реальном времени повышает уровень безопасности и помогает предотвращать сложные попытки мошенничества со стороны недобросовестных элементов, делая систему безопасной. Это ведет к повышению доверия, улучшению вовлеченности и лояльности клиентов.

Выводы:

• Типичное взаимодействие с клиентом может включать несколько запросов — например, недавние транзакции, рекомендации по продуктам, ошибки в выставлении счетов — и все это в одном разговоре.
• Традиционные чат-боты часто не справляются с такими многогранными взаимодействиями и могут терять контекст.
• Традиционные чат-боты не могут управлять портфелями клиентов, выполняя инвестиционные транзакции по продуктам управления капиталом.
• Агентный ИИ работает на более продвинутом уровне, функционируя как цифровые члены команды, обладая:
  • Автономией действовать без постоянного вмешательства человека.
  • Целеориентированным интеллектом для достижения конкретных результатов.
  • Возможностями рассуждения в реальном времени для динамического принятия решений.
• Эти системы могут:
  • Понимать нюансированный и естественный человеческий язык.
  • Поддерживать контекстную согласованность в длинных и сложных диалогах.
  • Интегрировать и координировать задачи, используя такие инструменты, как CRM, ERP и внутренние базы знаний.
• В сфере взаимодействия с клиентами агентный ИИ обеспечивает:
  • Круглосуточную поддержку, имитирующую человеческое общение.
  • Масштабируемую обработку сложных и многослойных проблем клиентов.
  • Персонализированные, плавные беседы, обеспечиваемые сетью микроагентов, каждый из которых специализируется на определенной потребности клиента.
• Этот подход выходит за рамки простого разрешения запросов — он обеспечивает полное владение проблемой и сквозное решение.

Призыв к действию для лидеров отрасли:

Теперь возникает стратегический вопрос: что должны сделать лидеры отрасли, чтобы не просто экспериментировать, а внедрить агентный ИИ в операционную деятельность для трансформационных выгод? Во-первых, они должны преодолеть усталость от пилотных проектов и выбрать высокоэффективные случаи использования в сфере взаимодействия с клиентами для тестирования в «режиме копилота» — то есть дополняя человеческих агентов, а не заменяя их. Во-вторых, инвестировать в обучение фронт-офисных команд работе вместе с ИИ, а не в обход него. ИИ должен быть их партнером, а не параллельным процессом. В-третьих, изменить модели бюджетирования с лицензионной оплаты за рабочее место на контракты «услуга как программное обеспечение», ориентированные на результат: платить за каждое разрешенное обращение, а не за лицензию. В-четвертых, лидеры должны интегрировать данные из разрозненных систем (маркетинг, обслуживание, операции), чтобы снабжать эти системы контекстом, в котором они процветают.

И наконец, действовать, основываясь на доверии: внедрять этические ограничения, прозрачно измерять производительность и дать клиентам понять, что хотя машины могут обрабатывать запросы, люди всегда остаются в курсе. В этой новой эре победа заключается не в создании технологии, а в расширении возможностей людей и процессов для усиления ее воздействия.

Ссылки:

• Будущее роста финтеха | McKinsey
• Обзор рынка финтеха с размером, долей, стоимостью | Рост [2032]